(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210622514.5 (22)申请日 2022.06.02 (71)申请人 中国能源建 设集团江苏省电力设计 院有限公司 地址 211102 江苏省南京市江宁区苏源大 道58-3 (72)发明人 陈正宇　张春涛　徐君民　李欣　 王宁　赵祥伟　陈杰　谢朋朋　 王威　刘正林　周伟　高迎雁　 滕杰　高磊　王娟　杨晓慧　张亮　 孙敦权　朱号东　廖伟圣　 (74)专利代理 机构 南京纵横知识产权代理有限 公司 32224 专利代理师 邵斌(51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06T 7/62(2017.01) G06K 9/62(2022.01) G06T 7/269(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06V 10/30(2022.01) G06V 10/77(2022.01) (54)发明名称 基于多源点云的输电线路房屋拆迁量自动 统计方法及系统 (57)摘要 本发明公开了房屋拆迁量统计技术领域的 一种基于多源点云的输电线路房屋拆迁量自动 统计方法及系统。 方法包括采集输电线路范围内 的多源点云数据， 并进行预处理， 获得第一点云 数据； 去除第一点云数据中的地面点和非房屋物 点； 基于DBSCAN密度聚类实现房屋点 云的单体化 处理， 获取屋顶点云数据； 从屋顶点云数据中识 别出房屋轮廓线， 进而得到房屋角点坐标； 基于 缓冲区分析方法确定拟拆迁的房屋， 对于拆迁线 内的房屋， 根据房屋角点坐标、 房屋层数， 计算房 屋拆迁面积。 本发明在不需要现场工测的前提 下， 实现房屋拆迁量的自动统计， 能够快速高效 的获取输电线路房屋拆迁量， 大大减少了勘测现 场外业强度， 缩短了生产周期， 极大的减少了勘 察设计的生产成本 。 权利要求书3页 说明书10页 附图3页 CN 114898118 A 2022.08.12 CN 114898118 A 1.一种基于多源点云的输电线路房屋拆迁量自动统计方法， 其特 征在于， 包括： 采集输电线路范围内的多源点云数据， 并进行 预处理， 获得第一 点云数据； 去除第一 点云数据中的地 面点和非房屋物点， 提取房屋点云； 基于DBSCAN密度聚类实现房屋点云的单体化处 理， 获取屋顶点云数据； 从屋顶点云数据中识别出房屋轮廓线， 进 而得到房屋角点 坐标； 基于缓冲区分析方法确定拟拆迁的房屋， 对于拆迁线内的房屋， 根据房屋角点坐标、 房 屋层数， 计算房屋拆迁面积， 实现房屋拆迁量的自动统计。 2.根据权利要求1所述的基于多源点云的输电线路房屋拆迁量自动统计方法， 其特征 在于， 所述多源点云数据包括机载激光雷达点云数据和影 像密集点云数据。 3.根据权利要求1所述的基于多源点云的输电线路房屋拆迁量自动统计方法， 其特征 在于， 所述预处 理包括对多源点云数据进行去噪、 配准和裁 剪。 4.根据权利要求1所述的基于多源点云的输电线路房屋拆迁量自动统计方法， 其特征 在于， 所述去除第一 点云数据中的地 面点和非房屋物点， 提取房屋点云， 包括： 基于梯度变化的移动曲面滤波算法去除第一 点云数据中的地 面点， 具体为： 移动曲面滤波依靠一个不断移动的窗口， 窗口由窗格组成， 计算获得每个窗格内的高 程最小值Pmin， 计算公式为： Pmin＝min(xp,yp)(Zp)                  (1) 其中， (xp,yp)表示窗口内某点的平面 坐标， Zp则表示点(xp,yp)的真实高程 值； 在滤波时将地 面整体作为 一个二次曲面， 曲面方程 为： Z＝Ax2+By2+Cxy+Dx+Ey+F                    (2) 其中， A， B， C， D， E， F为方程参数， x， y表示某点的平面坐标， Z表示该点根据曲面方程计 算得到的拟合高程 值； 计算目标点真实高程值与拟合高程值的差值， 差值小于阈值的判断为地面点， 反之则 为非地面点； 在滤波过程中加入梯度信 息， 检测梯度变化明显的点， 并剔除不符合设定要求的点， 梯 度 计算公式为： 使用反距离加权法重新分配邻近点对中心点的权重， 增加窗格中心点高程值的可信 度； 最后计算窗口中剩余点真实高程值与拟合高程值进行对比， 将差值大于自适应阈值的 点划分为非地面点， 小于 自适应阈值的点划分为地面点， 从而完成地面点与非地面点的分 离； 基于法向量 粗糙度去除第一 点云数据中的非房屋物点， 具体为： 将目标点以及其邻域 点的XYZ坐标构成协方差矩阵C， 协方差矩阵为： 其中， cov(x,y)表示X与Y方向的协方差， 计算公式为： 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114898118 A 2其中， N表示邻域内三维点的数量， i表示每个点的索引值， 表示所有点X坐标值的平均 值； 然后求取该矩阵的三个特征值λ1， λ2， λ3以及对应的三个特征向量， 排序得到最小 特征值 λmin， 并将其对应的特征向量定义为该局部面元的法向量； 假设两法向量表达式为(xi,yi, zi)， (xj,yj,zj)， 则法向量之间的夹角 θ 为： 通过计算目标点法 向量与邻域内法向量夹角的方差， 判断该目标点属于植被点或房屋 点。 5.根据权利要求4所述的基于多源点云的输电线路房屋拆迁量自动统计方法， 其特征 在于， 所述房屋层数的确定方法， 包括： 对滤波得到的地面点进行空间插值， 生成规则网格的数字高程模型， 假定距离某一插 值点最近的n个离 散点对其有影响， 该插值 点处的值可表示 为： 其中， Zp为插值点的高程值； zi为第i个点 高程值， di为第i个离散点与插值点的距离； 利 用屋顶点云计算房屋中心区域的坡度， 利用屋顶点云和DEM计算房屋中心区域的平均对地 高度和最低对地高度， 其中房屋中心区域的尺寸采用一个阈值， 以保证中心 区域偏离房屋 边缘一定的距离； 然后根据坡度值的大小判断房屋是平顶房还 是尖顶房， 如果是平顶房， 则 以平均对地高度作为房屋的有效高度； 如果是尖顶房， 则以最低对地高度作为房屋的有效 高度； 在获取房屋高度的基础上， 利用某一 地区层高的阈值， 即可获得房屋的层数。 6.根据权利要求1所述的基于多源点云的输电线路房屋拆迁量自动统计方法， 其特征 在于， 所述从屋顶点云数据中识别出房屋轮廓线， 包括： 基于Delaunay三角网的Alpha ‑ shape算法， 提取房屋的轮廓； 然后使用角度分析和RANSAC算法获取轮廓线的初始关键点， 再以最长线段为主方向调整其 他轮廓线段， 最后求交获得闭合的精确房屋轮廓线。 7.根据权利要求6所述的基于多源点云的输电线路房屋拆迁量自动统计方法， 其特征 在于， 所述关键点的提取方法， 包括： 采用基于主方向的强制正交算法， 根据建筑物的主方 向来确定外轮廓； 选择边界轮廓线中最长的线段作为房屋主方向； 以该直线为基准调整其 余线段， 使其垂直或者平行于主方向， 使得同一轮廓点云中的线段两两之间为垂直或者平 行关系； 最后相邻线段求交即可得到规则化后的边界关键点， 在规则化后的边界关键点的 基础上， 即可获得房屋的每 个角点。 8.根据权利要求1所述的基于多源点云的输电线路房屋拆迁量自动统计方法， 其特征 在于， 房屋拆迁面积的计算方法为： 其中， Xi， Yi表示第i个房屋角点的平面 坐标。 9.一种基于多源点云的输电线路房屋拆迁量自动统计系统， 其特 征在于， 包括： 数据采集模块， 用于采集输电线路范围内的多源点云数据， 并进行预处理， 获得第一点 云数据； 房屋提取模块， 用于去除第一 点云数据中的地 面点和非房屋物点， 提取房屋点云；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114898118 A 3